【numpy】numpy.random模块用法总结

from numpy import random

1.numpy.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None)

生出size个符合均分布的浮点数，取值范围为[low, high)，默认取值范围为[0, 1.0)。
例：

>>> random.uniform()
0.3999807403689315
>>> random.uniform(size=1)
array([0.55950578])
>>> random.uniform(5, 6)
5.293682668235986
>>> random.uniform(5, 6, size=(2,3))
array([[5.82416021, 5.68916836, 5.89708586],[5.63843125, 5.22963754, 5.4319899 ]])

2.numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)

生出size个符合均分布的浮点数，取值范围为[low, high)，默认取值范围为[0, 1.0)。
例：

>>> random.rand()
0.4378166124207712
>>> random.rand(1)
array([0.69845956])
>>> random.rand(3,2)
array([[0.15725424, 0.45786148],
       [0.63133098, 0.81789056],
       [0.40032941, 0.19108526]])
>>> random.rand(3,2,1)
array([[[0.00404447],
        [0.3837963 ]],
        
       [[0.32518355],
        [0.82482599]],
        
       [[0.79603205],
        [0.19087375]]])

3.numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='I')

生成size个整数，取值区间为[low, high)，若没有输入参数high则取值区间为[0, low)。

>>> random.randint(8)
>>> random.randint(8, size=1)
array([1])
>>> random.randint(8, size=(2,2,3))
array([[[4, 7, 0],
        [1, 4, 1]],

       [[2, 2, 5],
        [7, 6, 4]]])
>>> random.randint(8, size=(2,2,3), dtype='int64')
array([[[5, 5, 6],
        [2, 7, 2]],

       [[2, 7, 6],
        [4, 7, 7]]], dtype=int64)

4.numpy.random.random_integers(low, high=None, size=None)

生成size个整数，取值区间为[low, high], 若没有输入参数high则取值区间为[1, low]，注意这里左右都是闭区间。

>>> random.random_integers(5)
>>> random.random_integers(5, size=1)
array([2])
>>> random.random_integers(4, 5, size=(2,2))
array([[5, 4], [4, 4]])

5.numpy.random.random(size=None)

产生[0.0, 1.0)之间的浮点数。

>>> random.random(5)
array([0.94128141, 0.98725499, 0.48435957, 0.90948135, 0.40570882])
>>> random.random()
0.49761416226728084

相同用法：

    numpy.random.random_sample
    numpy.random.ranf
    numpy.random.sample (抽取不重复)

 6.numpy.random.shuffle(x)

与permutation类似，随机打乱x中的元素。若x是整数，则打乱arange(x). 但是shuffle会对x进行修改。

>>> a = arange(5)
>>> a
array([0, 1, 2, 3, 4])
>>> random.permutation(a)
array([1, 4, 3, 2, 0])
>>> a
array([0, 1, 2, 3, 4])
>>> random.shuffle(a)
>>> a
array([4, 1, 3, 2, 0])

7.numpy.random.seed(seed=None)

设置随机生成算法的初始值.

其它符合函数分布的随机数函数
numpy.random.beta
numpy.random.f
参考链接：https://www.cnblogs.com/JetReily/p/9398148.html

【numpy】numpy.random模块用法总结

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